What is Literal AI?
使用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 和 Large Language Models (LLMs) 開發符合生產標準的 AI 應用程式，會帶來獨特的挑戰。從概念驗證 (PoCs) 過渡到可擴展的解決方案，需要強大的工具來進行評估、監控和迭代改進。Literal AI 透過提供一個協作平台來滿足這些需求，該平台簡化了 LLM 應用程式的整個開發生命週期。
主要特色：
全面的日誌記錄與追蹤：🔎 透過記錄 LLM 呼叫、代理程式執行和完整對話，深入了解應用程式的行為。利用這些數據進行除錯、效能監控，並從真實世界的互動中建構資料集。
進階提示詞優化：🧪 使用 Literal AI 精密的 Playground 來增強您的提示詞。範本、工具呼叫、結構化輸出和自訂模型支援等功能，可實現有效的提示詞建立和除錯。
生產環境效能監控：📊 透過集中式儀表板監控諸如流量、成本和延遲等關鍵指標。透過評估 LLM 呼叫和代理程式執行來識別並解決生產環境中的失敗案例，從而根據實際使用情況主動改善系統。
統一資料管理：🗄️ 在單一位置組織您所有的資料。透過使用預備和生產日誌來防止資料漂移，確保您的模型保持準確性和關聯性。
受控實驗：🔬 透過針對資料集（無論是在 Literal AI 內部還是在您的程式碼中直接進行）執行實驗來有效迭代。此方法有助於避免回歸，同時促進持續改進。
應用程式效能評估：✅ 透過強大的評估功能，為基於 LLM 的應用程式啟用持續部署。無論是透過平台還是直接從您的程式碼，對個別生成結果、代理程式執行或整個對話線程進行評分。
協作提示詞管理：🤝 協作處理提示詞的版本控制、部署和 A/B 測試。此方法可確保團隊協調一致，並有助於實現最佳的提示詞效能。
整合人工回饋：🧑💻 利用使用者回饋和領域專家 (SME) 的見解來註釋資料並隨著時間的推移增強資料集，從而產生更準確和可靠的模型。
使用案例：
除錯聊天機器人的誤解：開發人員發現聊天機器人持續誤解特定的使用者查詢。透過使用 Literal AI 的日誌記錄功能，他們追蹤對話，找出有問題的 LLM 呼叫，並識別出有缺陷的提示詞邏輯。然後，他們在 Playground 中優化提示詞，並在部署之前測試修復程式。
代理程式效能的成本優化：產品負責人觀察到與特定基於代理程式的應用程式相關的高成本。透過分析監控儀表板，他們識別出最昂貴的 LLM 呼叫。然後，他們使用 Literal AI 的實驗功能來測試替代的、更具成本效益的模型或提示策略，而不會影響生產環境。
提高 RAG 系統的準確性：AI 工程師旨在提高處理客戶支援查詢的 RAG 系統的準確性。透過使用 Literal AI 的評估功能，他們建立一個包含真實世界使用者查詢和預期答案的資料集。然後，他們執行實驗來比較不同的檢索策略和 LLM 配置，從而識別出可提供最高準確性的組合。
結論：
Literal AI 使開發人員和產品負責人能夠建構、部署和維護可靠、高效能的 LLM 應用程式。透過提供全面的可觀察性、評估和協作工具，Literal AI 簡化了開發符合生產標準的 AI 的複雜流程，使您能夠自信地進行部署。
常見問題解答：
問：Literal AI 如何與我現有的工作流程整合？
答：Literal AI 提供 Python SDK、TypeScript SDK 和 GraphQL API，以便與您的應用程式程式碼無縫整合。它還支援在 Azure、GCP 和 AWS 上自動部署，並且可以自行託管以增強資料隱私。
問：Literal AI 適用於哪些類型的 LLM 應用程式？
答：Literal AI 專為廣泛的基於 LLM 的應用程式而設計，包括代理應用程式、RAG 系統、聊天機器人和任務自動化解決方案。它在需要 LLM 應用程式的可觀察性、評估和分析的場景中特別有用。
問：誰在幕後開發 Literal AI？
答：Literal AI 由 Chainlit 的創建者開發，Chainlit 是一個廣泛使用的開源 Python 框架，用於建構對話式 AI 應用程式，受到超過 80,000 名開發人員的信任。
問：定價方案有哪些？答：Literal AI 提供 Basic（免費）、Pro 和 Enterprise 方案。Basic 方案包括有限的使用量（每月 10,000 個 Log Units、30 天的資料保留期、最多 3 個團隊成員）。Pro 方案非常適合符合生產標準的應用程式，而 Enterprise 方案提供自訂功能，並且專為最高的資料隱私要求而設計。
More information on Literal AI
Launched
2023-03
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Literal AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-11.
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